import torch
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

batch_size = 64
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])  # 定义图像预处理流程，包括转换为Tensor和标准化

train_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=True, download=True, transform=transform)  # 加载训练数据集
train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size)  # 创建训练数据加载器，打乱数据，指定batch大小
test_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=False, download=True, transform=transform)  # 加载测试数据集
test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size)  # 创建测试数据加载器，不打乱数据，指定batch大小


class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)  # 定义第一个卷积层，输入通道数为1，输出通道数为10，卷积核大小为5
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)  # 定义第二个卷积层，输入通道数为10，输出通道数为20，卷积核大小为5
        self.pooling = torch.nn.MaxPool2d(2)  # 定义最大池化层，池化窗口大小为2
        self.fc = torch.nn.Linear(320, 10)  # 定义全连接层，输入特征数为320，输出特征数为10（对应10个类别）

    def forward(self, x):
        batch_size = x.size(0)
        x = F.relu(self.pooling(self.conv1(x)))
        x = F.relu(self.pooling(self.conv2(x)))
        x = x.view(batch_size, -1)
        x = self.fc(x)
        return x

model = Net()

# 构造损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()  # 定义交叉熵损失函数，用于分类问题
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)  # 定义随机梯度下降优化器，指定学习率和动量


def train(epoch):  # 定义训练函数，接收一个epoch参数
    running_loss = 0.0  # 初始化运行损失为0
    for batch_idx, data in enumerate(train_loader, 0):  # 遍历训练数据加载器
        inputs, target = data  # 解包数据，获取输入图像和标签
        optimizer.zero_grad()  # 清零梯度

        outputs = model(inputs)  # 前向传播，获取模型输出
        loss = criterion(outputs, target)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播，计算梯度
        optimizer.step()  # 更新模型参数

        running_loss += loss.item()  # 累加损失
        if batch_idx % 300 == 299:  # 每300个batch打印一次损失
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch+1, batch_idx+1, running_loss/300))
            running_loss = 0.0  # 重置运行损失

def test():  # 定义测试函数
    correct = 0  # 初始化正确预测数量为0
    total = 0  # 初始化总预测数量为0
    with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算
        for data in test_loader:  # 遍历测试数据加载器
            images, labels = data  # 解包数据，获取输入图像和标签
            outputs = model(images)  # 前向传播，获取模型输出
            _, predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)  # 获取预测结果
            total += labels.size(0)  # 累加总预测数量
            correct += (predicted == labels).sum().item()  # 统计正确预测数量
    print('accuracy on test set: %d %% ' % (100*correct/total))  # 打印测试集准确率

if __name__ == '__main__':  # 程序入口
    for epoch in range(10):  # 循环训练10个epoch
        train(epoch)  # 执行训练函数
        test()  # 执行测试函数



